3. Preizkušanje domnev
|
|
- Karmen Šuštar
- pred 4 leti
- Pregledov:
Transkripcija
1 3. Preizkušanje domnev doc. dr. Miroslav Verbič Ljubljana, februar 2014
2 3.1 Izračunavanje intervala zaupanja za vrednosti regresijskih koeficientov
3 Motivacija 2/32
4 Statistično sklepanje 3/32
5 Statistično sklepanje 4/32
6 Izračunavanje intervala zaupanja 5/32
7 Določitev intervala zaupanja 6/32
8 Razlage intervala zaupanja 7/32
9 Razlage intervala zaupanja Verjetnost, da na podlagi vzorčnih podatkov (s prikazanim postopkom) oblikujemo interval, ki bo vključeval β j, je enaka (1 α). Interval je naključen, torej se od vzorčnih do vzorčnih podatkov spreminja. Zapisano velja le v povprečju, torej za veliko število izračunanih intervalov. Izračunanega intervala ne moremo razlagati, da vsebuje (vključuje) pravo vrednost z verjetnostjo (1 α). Verjetnost, da interval vključuje β j, je ali 1 ali 0. 8/32
10 3.2 Preverjanje statistične značilnosti regresijskih koeficientov
11 Domneve o posameznih β j 10/32
12 Domneve o posameznih β j 11/32
13 Domneve o posameznih β j 12/32
14 Natančna stopnja značilnosti 13/32
15 Pomen preverjanja domnev Zavrnitev ničelne domneve pomeni: Razlika med oceno regresijskega koeficienta in vrednostjo β 0, ki jo preizkušamo v ničelni domnevi, je statistično značilna (statistično značilno različna od vrednosti 0). Malo verjetno je, da smo to razliko ugotovili (povsem) naključno. Ta verjetnost je enaka stopnji značilnosti preizkusa α oziroma α/2 pri dvostranskem preizkusu. Če je vrednost regresijskega koeficienta, ki jo preizkušamo v ničelni domnevi, enaka nič (β 0 = 0), potem zavrnitev ničelne domneve pomeni, da je ocena regresijskega koeficienta statistično značilno različna od 0 (ocenjeni regresijski koeficient je statistično značilen ). 14/32
16 Pomen preverjanja domnev 15/32
17 Statistično sklepanje Zaradi prisotnosti napake II. vrste ničelne domneve ne sprejemamo; zgolj zavračamo ali pa ne zavračamo. V kolikor zavrnemo ničelno domnevo, sprejmemo sklep iz alternativne domneve. Alternativne domneve same niti ne sprejemamo niti ne zavračamo, razen v redkih primerih, ko eksplicitno poznamo njeno porazdelitev. 16/32
18 Statistično sklepanje v ekonometriji Cilj: Uporaba linearnega regresijskega modela za ugotavljanje veljavnosti teorije na podlagi vzorca podatkov. Model uporabljamo za preizkušanje domnev o danem procesu generiranja podatkov (DGP), pri čemer se omejimo na uporabo linearnih omejitev. Domneva mora biti preverljiva: mora se jo dati oblikovati oziroma matematično zapisati; mora se jo dati preizkusiti znotraj našega modela. 17/32
19 Statistično sklepanje v ekonometriji Gnezdeni in negnezdeni modeli: modela sta gnezdena, če lahko enega dobimo z vključitvijo omejitve v drugega. M 1 = (β 1, β 2, β 3, β 4, β 5 ) M 2 = (β 1, 0, β 3, β 4, β 5 ) M 3 = (β 1, β 2, 0, β 4, β 5 ) Modeli z omejitvami in modeli brez omejitev: model z omejitvami ( ničelni model) je model, v katerega ustrezno vključimo ničelno domnevo; model brez omejitev ( alternativni model) je osnovni model oziroma model iz alternativne domneve. 18/32
20 Domneve o linearni kombinaciji b 19/32
21 Domneve o linearni kombinaciji b var cov( b) = se ( X X) 1 2 T 2 2 ( j + l) = ( j) + ( l) + 2 ( j, l) var ab cb a var b c var b ac cov b b ( j l m) ( j) ( l) ( m) + 2 accov( bj, bl) + 2 ad cov( bj, bm) + 2 cd cov( bl, bm) var ab + cb + db = a var b + c var b + d var b + 20/32
22 Trojica klasičnih testov v ekonometriji 1. Waldov test (F test) 2. Test Lagrangevega multiplikatorja (LM test) 3. Test verjetnostnega razmerja (LR test) 21/32
23 Waldov test (F test) 22/32
24 Waldov test (F test) 23/32
25 Waldov test (F test) Primerljivi multipli determinacijski koeficient modela z omejitvami, ko je odvisna spremenljivka ocenjenega modela z omejitvami definirana drugače, kot v osnovnem modelu: R R = NVK 2 * 2 R R R 1 SVKO 24/32
26 Waldov test (F test) 25/32
27 Waldov test (F test) 26/32
28 Waldov test (F test) 27/32
29 Test Lagrangevega multiplikatorja (LM) 28/32
30 Test Lagrangevega multiplikatorja (LM) 29/32
31 Test verjetnostnega razmerja (LR) 30/32
32 Kateri klasični test izbrati? Odgovor je odvisen od tega, cenilko katerega modela, tj. z omejitvami ali brez, je lažje izračunati: test verjetnostnega razmerja (LR test) zahteva ocenjevanje obeh modelov (M O in M R ); Waldov test (F test) zahteva zgolj ocenjevanje modela brez omejitev (M O ); test Lagrangevega multiplikatorja (LM test) zahteva zgolj ocenjevanje modela z omejitvami (M R ). 31/32
33 Chowov test strukturne stabilnosti 32/32
34 3. Preizkušanje domnev doc. dr. Miroslav Verbič Ljubljana, februar 2014
2. Model multiple regresije
2. Model multiple regresije doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 2.1 Populacijski regresijski model in regresijski model vzorčnih podatkov
Prikaži večOsnove statistike v fizični geografiji 2
Osnove statistike v geografiji - Metodologija geografskega raziskovanja - dr. Gregor Kovačič, doc. Bivariantna analiza Lastnosti so med sabo odvisne (vzročnoposledično povezane), kadar ena lastnost (spremenljivka
Prikaži večMicrosoft Word - SI_vaja5.doc
Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 5 Naloge 1. del: t test za
Prikaži večUniverza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA
Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je
Prikaži večPrimer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL Proizvodnja računalnikov in druge opreme za
Primer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL 30.02 Proizvodnja računalnikov in druge opreme za obdelavo podatkov na podlagi podatkov iz zaključnih
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat
Prikaži večNAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to
NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo torej s pari podatkov (x i,y i ), kjer so x i vrednosti
Prikaži večVerjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC
Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC VERJETNOST osnovni pojmi Poskus: dejanje pri katerem je izid negotov met
Prikaži večPrimer 1: V vzorec smo izbrali 35 evropskih držav in zanje pridobili naslednje podatke (datoteka tobak.dta): odstotek prebivalcev, starejših od 65 let
Primer 1: V vzorec smo izbrali 35 evropskih držav in zanje pridobili naslednje podatke (datoteka tobak.dta): odstotek prebivalcev, starejših od 65 let (STAR); poraba cigaret na prebivalca (TOBAK; izražena
Prikaži večBrownova kovariancna razdalja
Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven
Prikaži večOsnove matematicne analize 2018/19
Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko
Prikaži več2
REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2010 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: avgust 2011 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...
Prikaži večOsnove verjetnosti in statistika
Osnove verjetnosti in statistika Gašper Fijavž Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 26. februar 2010 Poskus in dogodek Kaj je poskus? Vržemo kovanec. Petkrat vržemo
Prikaži več(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)
3.4 Merilna negotovost Merilna negotovost je parameter, ki pripada merilnem rezltat. Označje razpršenost vrednosti, ki jih je mogoče z določeno verjetnostjo pripisati merjeni veličini. Navaja kakovost
Prikaži večStoporko Klemen
Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo University of Ljubljana Faculty of Civil and Geodetic Engineering Jamova cesta 2 1000 Ljubljana, Slovenija http://www3.fgg.uni-lj.si/ Jamova
Prikaži več2019 QA_Final SL
Predhodni prispevki v enotni sklad za reševanje za leto 2019 Vprašanja in odgovori Splošne informacije o metodologiji izračuna 1. Zakaj se je metoda izračuna, ki je za mojo institucijo veljala v prispevnem
Prikaži več2
REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2011 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: september 2012 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...
Prikaži večMicrosoft Word - N _moderacija.docx
2 N151-401-2-2 SPLOŠNA NAVODILA Prosimo, da moderirano različico navodil za vrednotenje dosledno upoštevate. Če učenec pravilno reši nalogo na svoj način (ki je matematično korekten) in je to razvidno
Prikaži večMrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič 22. maj 2013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posamezni segmenti p
Mrežni modeli polimernih verig Boštjan Jenčič. maj 013 Eden preprostejših opisov polimerne verige je mrežni model, kjer lahko posameni segmenti polimera asedejo golj ogljišča v kvadratni (ali kubični v
Prikaži večŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA
ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo
Prikaži večLaTeX slides
Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število
Prikaži večMicrosoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc
DEJAVNIKI VARNOSTI CESTNEGA PROMETA V SLOVENIJI Raziskava II. del Inštitut za kriminologijo pri Pravni fakulteti v Ljubljani Ljubljana, avgusta 2010 Vodja raziskave: dr. Dragan Petrovec Izvajalci in avtorji:
Prikaži večPoslovilno predavanje
Poslovilno predavanje Matematične teme z didaktiko Marko Razpet, Pedagoška fakulteta Ljubljana, 20. november 2014 1 / 32 Naše skupne ure Matematične tehnologije 2011/12 Funkcije več spremenljivk 2011/12
Prikaži večglava.dvi
Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo
Prikaži večSezana_porocilo okt2013
Občani Sežane o aktualnih vprašanjih telefonska raziskava Izvajalec: Ninamedia d.o.o. Ljubljana, oktober 2013 1. POVZETEK Zaposlitvene možnosti so trenutno največji problem, ki ga zaznavajo anketiranci.
Prikaži večPriloga II Modul A: Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje 1. Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje je po
Priloga II Modul A: Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje 1. Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje je postopek ugotavljanja skladnosti, s katerim proizvajalec
Prikaži večLaTeX slides
Linearni in nelinearni modeli Milena Kovač 22. december 2006 Biometrija 2006/2007 1 Linearni, pogojno linearni in nelinearni modeli Kriteriji za razdelitev: prvi parcialni odvodi po parametrih Linearni
Prikaži večC:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi
Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 6. 2. 2014 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument.
Prikaži večMicrosoft Word - DAES zbornik 2010-številke.doc
5. konferenca DAES Sodobni izzivi menedžmenta v agroživilstvu Pivola 18.-19. marec 2010 Sodobni izzivi menedžmenta v agroživilstvu Uredil: dr. Črtomir Rozman in dr. Stane Kavčič Programski odbor: dr. Jernej
Prikaži več2
LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ČETRTLETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH (KO-TEL/ČL) IN LETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH
Prikaži večFGG13
10.8 Metoda zveznega nadaljevanja To je metoda za reševanje nelinearne enačbe f(x) = 0. Če je težko poiskati začetni približek (še posebno pri nelinearnih sistemih), si lahko pomagamo z uvedbo dodatnega
Prikaži večUNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi
Prikaži večVrste
Matematika 1 17. - 24. november 2009 Funkcija, ki ni algebraična, se imenuje transcendentna funkcija. Podrobneje si bomo ogledali naslednje transcendentne funkcije: eksponentno, logaritemsko, kotne, ciklometrične,
Prikaži večNOVOSTI NA PODROČJU HARMONIZIRANIH STANDARDOV V OKVIRU DIREKTIV NOVEGA PRISTOPA Pripravila: Enisa Šmrković, mag., Kontaktna točka SIST V 6. členu Zako
NOVOSTI NA PODROČJU HARMONIZIRANIH STANDARDOV V OKVIRU DIREKTIV NOVEGA PRISTOPA Pripravila: Enisa Šmrković, mag., Kontaktna točka SIST V 6. členu Zakona o tehničnih zahtevah za proizvode in o ugotavljanju
Prikaži večRAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni
RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje
Prikaži večPRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x x 8 s koordinatnima osema. R: 2 0, 8, 4,0,,0
PRIPRAVA NA 1. Š. N.: KVADRATNA FUNKCIJA IN KVADRATNA ENAČBA 1. Izračunaj presečišča parabole y=5 x +18 x 8 s koordinatnima osema. R: 0, 8, 4,0,,0 5. Zapiši enačbo kvadratne funkcije f (x )=3 x +1 x+8
Prikaži večM
Š i f r a k a n d i d a t a : Državni izpitni center *M16140111* Osnovna raven MATEMATIKA Izpitna pola 1 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK Sobota, 4. junij 016 / 10 minut Dovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat
Prikaži več1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y x x x x x
1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y 0 1 2 1 1-1 x x 20 10 1 0 x x x 10 1 1 x x x 20 x x x 1 Dolo i ²e spremenljivko Z,
Prikaži večuntitled
2. poglavje: Povprečni dosežki po področjih matematike PODPOGLAVJA 2.1 Kakšne so razlike v dosežkih po posameznih področjih matematike? 2.2 Razlike med učenci in učenkami v dosežkih po področjih matematike
Prikaži večMicrosoft Word - SI_vaja1.doc
Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 1 Naloge 1. del: Opisna statistika
Prikaži večMatematika 2
Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo
Prikaži večIZLETI V MATEMATIČNO VESOLJE Ali so fantje bolj nadarjeni za matematiko kot dekleta? Arjana Brezigar Masten UP FAMNIT in UMAR 1
IZLETI V MATEMATIČNO VESOLJE Ali so fantje bolj nadarjeni za matematiko kot dekleta? Arjana Brezigar Masten UP FAMNIT in UMAR 1 Culture, Gender, and Math L.Guiso, F.Monte, P. Sapienza, L.Zingales Science
Prikaži večpredstavitev fakultete za matematiko 2017 A
ZAKAJ ŠTUDIJ MATEMATIKE? Ker vam je všeč in vam gre dobro od rok! lepa, eksaktna veda, ki ne zastara matematičnoanalitično sklepanje je uporabno povsod matematiki so zaposljivi ZAKAJ V LJUBLJANI? najdaljša
Prikaži več2. LINEARNA ALGEBRA
UPORABNA MATEMATIKA V LOGISTIKI za višješolsko strokovno izobraževanje (OPISNA ) 1 Cilj tega sklopa predavanja je predstaviti obvladovanje računskih spretnosti pri reševanju logističnih problemov in pri
Prikaži večModel IEUBK za napoved vsebnosti svinca v krvi otrok in njegova uporaba na primeru Zgornje Mežiške doline
MODEL IEUBK ZA NAPOVED VSEBNOSTI SVINCA V KRVI OTROK IN NJEGOVA UPORABA NA PRIMERU ZGORNJE MEŢIŠKE DOLINE ZZV Ravne na Koroškem mag. Matej Ivartnik Portorož 25.11.2011 IEUBK model Računalniško orodje,
Prikaži večDecision of the European Central Bank of 18 April 2019 on the total amount of annual supervisory fees for 2019
SL SKLEP EVROPSKE CENTRALNE BANKE (EU) 2019/[XX*] z dne 18. aprila 2019 o skupnem znesku letnih nadomestil za nadzor za leto 2019 (ECB/2019/10) SVET EVROPSKE CENTRALNE BANKE JE ob upoštevanju Pogodbe o
Prikaži več2
REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE Izdatki za varstvo okolja (OKI) ZA LETO 2006 Poročilo pripravila: Danica Bizjak in Boro Nikić Datum: oktober 2008 1/9 Kazalo 0 Osnovni podatki...
Prikaži večSpletno raziskovanje
SPLETNO RAZISKOVANJE RM 2013/14 VRSTE SPLETNEGA RAZISKOVANJA RENKO, 2005 Spletne fokusne skupine Spletni eksperiment Spletno opazovanje Spletni poglobljeni intervjuji Spletna anketa 2 PREDNOSTI SPLETNIH
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - OVT_4_IzolacijskiMat_v1.pptx
Osnove visokonapetostne tehnike Izolacijski materiali Boštjan Blažič bostjan.blazic@fe.uni lj.si leon.fe.uni lj.si 01 4768 414 013/14 Izolacijski materiali Delitev: plinasti, tekoči, trdni Plinasti dielektriki
Prikaži večMicrosoft Word - 170
UGOTAVLJANJE UČINKOVITOSTI PRED IN PO PREHODU NA HIBRIDNO PROIZVODNJO: ŠTUDIJA PRIMERA Igor Perko igor.perko.fm@gmail.com Vse večji izziv evropskih podjetij je, kako ostati konkurenčen v globalnem svetu,
Prikaži večPripravki granulocitov iz polne krvi (buffy coat)
Pripravki granulocitov iz polne krvi (buffy coat) - KLZ Podčetrtek, 8. 1 0. 2 0 16 AV TO R I C A : A n d r e j a H r a š o v e c - L a m p r e t, d r. m e d., s p e c. t r a n s f. m e d. S O AV TO R :
Prikaži večStatistika, Prakticna matematika, , izrocki
Srednje vrednosti Srednja vrednost...... številske spremenljivke X je tako število, s katerim skušamo kar najbolje naenkrat povzeti vrednosti na posameznih enotah: Polovica zaposlenih oseb ima bruto osebni
Prikaži večZa izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. čl
Za izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. členom Zakona o uveljavljanju pravic iz javnih sredstev
Prikaži večPoročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo
Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefonih. Obstaja precej različic, sam pa sem sestavil meni
Prikaži več(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode])
8.2 OBRATOVANJE ELEKTROENERGETSKEGA SISTEMA o Matrične metode v razreševanju el. omrežij Matrične enačbe električnih vezij Numerične metode za reševanje linearnih in nelinearnih enačb Sistem algebraičnih
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]
Telekomunikacijski inženiring dr. Iztok Humar Vsebina Značilnosti TK prometa, preprosti modeli, uporaba Uvod Značilnosti telekomunikacijskega prometa Modeliranje vodovno komutiranih zvez Erlang B Erlang
Prikaži večTeorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES
Teorija kodiranja in kriptografija 23/24 AES Arjana Žitnik Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana, 8. 3. 24 AES - zgodovina Septembra 997 je NIST objavil natečaj za izbor nove
Prikaži večMESTNA OBČINA MARIBOR Ulica heroja Staneta Maribor POROČILO O IZVAJANJU Projekta»KC Pekarna - Hladilnica«Pripravljeno skladno s 15. členom Ured
MESTNA OBČINA MARIBOR Ulica heroja Staneta 1 2000 Maribor POROČILO O IZVAJANJU Projekta»KC Pekarna - Hladilnica«Pripravljeno skladno s 15. členom Uredbe o enotni metodologiji za pripravo in obravnavo investicijske
Prikaži večresitve.dvi
FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 3. februar Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer
Prikaži večPisanje strokovnih in znanstvenih del doc. dr. Franc Brcar Prirejeno po: Brcar, F. (2016). Pi
Pisanje strokovnih in znanstvenih del doc. dr. Franc Brcar franc.brcar@gmail.com http://www.uporabna-statistika.si/ Prirejeno po: Brcar, F. (2016). Pisanje strokovnih in znanstvenih del. Novo mesto: 1
Prikaži večVaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x
Vaje: Matrike 1 Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N n 1 1 0 1 ; n N 0 2 Pokaži, da je množica x 0 y 0 x y x + z ; x, y, z R y x z x vektorski podprostor v prostoru matrik
Prikaži večC(2016)2202/F1 - SL
EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, 19.4.2016 C(2016) 2202 final DELEGIRANA DIREKTIVA KOMISIJE (EU).../ z dne 19.4.2016 o spremembi Priloge IV k Direktivi 2011/65/EU Evropskega parlamenta in Sveta glede izvzetja
Prikaži večSlide 1
SLUČAJNE SPREMENLJIVKE Povezave med verjetnostjo P, porazdelitveno funcijo F in gostoto porazdelitve p. P F (x) =P( x) P(a b)=f (b)-f (a) F p Slučajna spremenljiva ima gostoto p. Kašno gostoto ima Y=+l?
Prikaži več(Microsoft Word - Merila, metode in pravila - \350istopis )
DRŽAVNOTOŽILSKI SVET Trg OF 13, 1000 LJUBLJANA Tel.: 01 434 19 63 E-pošta: dts@dt-rs.si Številka: Dts 5/15-12 Datum: 27. 10. 2016 Državnotožilski svet (v nadaljevanju: Svet) je na svoji 64. seji dne 27.
Prikaži večVST: 1. kviz
jsmath Učilnica / VST / Kvizi / 1. kviz / Pregled poskusa 1 1. kviz Pregled poskusa 1 Končaj pregled Začeto dne nedelja, 25. oktober 2009, 14:17 Dokončano dne nedelja, 25. oktober 2009, 21:39 Porabljeni
Prikaži večVektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč
Vektorji - naloge za test Naloga 1 li so točke (1, 2, 3), (0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) (0, 3, 5), (1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 li točke a) (6, 0, 2), (2, 0, 4), C(6, 6, 1) in D(2, 6, 3), b)
Prikaži več2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter
2. izbirni test za MMO 2017 Ljubljana, 17. februar 2017 1. Naj bosta k 1 in k 2 dve krožnici s središčema O 1 in O 2, ki se sekata v dveh točkah, ter naj bo A eno od njunih presečišč. Ena od njunih skupnih
Prikaži večMicrosoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx
4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in
Prikaži večMicrosoft Word - odnos-do-evra-december-2006.doc
Odnos državljanov in državljank do uvedbe evra v Sloveniji (III.) Pripravila: Ninamedia d.o.o. Naročnik: Ljubljana, december 2006 1. POVZETEK - Decembrska raziskava je večinoma potrdila ugotovitve iz dveh
Prikaži večPoročilo k certifikatu FINANČNE ZANESLJIVOSTI gospodarskega subjekta Imetnik certifikata: KREMENITI d.o.o. KREMENITI, trgovina, servis, izvoz, uvoz, p
Poročilo k certifikatu FINANČNE ZANESLJIVOSTI gospodarskega subjekta Imetnik certifikata: KREMENITI d.o.o. KREMENITI, trgovina, servis, izvoz, uvoz, proizvodnja, d.o.o. Izdajatelj: PRVA BONITETNA AGENCIJA
Prikaži večUNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA MAGISTRSKO DELO KLJUČNI DEJAVNIKI SPREJEMANJA TEHNOLOGIJE OLAP Ljubljana, avgust 2013 PETRA VODIŠEK
UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA MAGISTRSKO DELO KLJUČNI DEJAVNIKI SPREJEMANJA TEHNOLOGIJE OLAP Ljubljana, avgust 2013 PETRA VODIŠEK IZJAVA O AVTORSTVU Spodaj podpisani(-a) Petra Vodišek, študentka
Prikaži večrm.dvi
1 2 3 4 5 6 7 Ime, priimek Razred 14. DRŽAVNO TEKMOVANJE V RAZVEDRILNI MATEMATIKI NALOGE ZA PETI IN ŠESTI RAZRED OSNOVNE ŠOLE Čas reševanja nalog: 90 minut Točkovanje 1., 2., in 7. naloge je opisano v
Prikaži večMicrosoft Word - M docx
Državni izpitni center *M7773* SPOMLDNSKI IZPITNI ROK NVODIL Z OCENJEVNJE Četrtek,. junij 07 SPLOŠN MTUR Državni izpitni center Vse pravice pridržane. M7-77--3 IZPITN POL W kwh 000 W 3600 s 43, MJ Pretvorbena
Prikaži večPREDLOG ZA AKREDITACIJO
Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS STATISTIČNA ANALIZA PODATKOV Z RAČUNALNIKOM Študijski program in stopnja Study programme and level Tiflopedagogika in pedagogika specifičnih
Prikaži večRUO
Vpliv človeškega kapitala na poslovno uspešnost turističnih agencij Vojko Kaluža* Srednja strojna in kemijska šola, Šolski center Ljubljana vojkoml@yahoo.com Štefan Bojnec Fakulteta za management, Univerza
Prikaži večMODEL PRIMERNOSTI OBMOČIJ ZA POVEZOVANJE
MODEL PRIMERNOSTI OBMOČIJ ZA POVEZOVANJE doc. dr. Špela Pezdevšek Malovrh prof. dr. Lidija Zadnik Stirn prof. dr. Janez Krč VSEBINA Raziskovalni problem UVOD GOSPODARJENJE V ZASEBNIH GOZDOVIH Ni optimalno
Prikaži več11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo
11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija
Prikaži večN
Državni izpitni center *N19141132* 9. razred FIZIKA Ponedeljek, 13. maj 2019 NAVODILA ZA VREDNOTENJE NACIONALNO PREVERJANJE ZNANJA v 9. razredu Državni izpitni center Vse pravice pridržane. 2 N191-411-3-2
Prikaži večSlide 1
Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]
Univerza v Mariboru Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Boštjan Polajžer, Drago Dolinar, Jožef Ritonja (FERI) bostjan.polajzer@um.si Andrej Semprimožnik (ELES) KAZALNIKI KAKOVOSTI
Prikaži večMERE SREDNJE VREDNOSTI
OPIS PODATKOV ENE SPREMENLJIVKE frekvenčne porazdelitve in mere srednje vrednosti as. dr. Nino RODE Uni-Lj. Fakulteta za socialno delo O ČEM BOMO GOVORILI NAMEN OPISNE STATISTIKE Kako opisati podatke OPIS
Prikaži večIND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor
IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ZEL-EN, razvojni center energetike d.o.o. Izdano
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska SPLETNE REŠITVE, MIHA LAVTAR S.P. Izdano dne 26.6.2013
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ZELEN IN PARTNERJI, Podjetniško in poslovno svetovanje
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska INŽENIRING TELEKOMUNIKACIJ 100 d.o.o. Izdano dne
Prikaži večPoskusi s kondenzatorji
Poskusi s kondenzatorji Samo Lasič, Fakulteta za Matematiko in Fiziko, Oddelek za fiziko, Ljubljana Povzetek Opisani so nekateri poskusi s kondenzatorji, ki smo jih izvedli z merilnim vmesnikom LabPro.
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ARNE Računalniški sistemi d.o.o. Izdano dne 8.1.2016
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska HALDER norm+technik d.o.o. Izdano dne 5.8.2014
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska KARBON, čiste tehnologije d.o.o. Velenje Izdano
Prikaži večv sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:
v sodelovanju z S.BON AJPES za podjetje: Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: 1234567000 ID za DDV / davčna številka: SI12345678 BONITETNA OCENA PO PRAVILIH BASEL II BONITETNA OCENA PODJETJA NA DAN
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ŠTERN, proizvodnja in trgovina, d.o.o. Izdano dne
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska IRMAN trgovina, razvoj, optika, d.o.o. Izdano dne
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska NARVIS, napredne računalniške storitve, d.o.o.
Prikaži večMatematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una
Matematika II (UNI) Izpit (. avgust 11) RE ITVE Naloga 1 ( to k) Vektorja a = (, 1, 1) in b = (1,, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra unajte: kot med vektorjema a in b, pravokotno projekcijo vektorja
Prikaži več